ES 集群上,业务单点如何优化升级?

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  • ES 基础
  • ES 集群
  • ES 集群上业务优化

一、ES 基础

ES 的安放进载,网上一大片,我这边没人了重复。须要看看我事先做的小笔记:

Spring Boot 2.0 M7 整合 ES 5 、Kibana 和 X-pack

其中 ES 三大每项:

  • 文档(Document)

    文档,在面向对象观念为甚让一个对象。在 ES 里边,是一个大 JSON 对象,是指定了唯一 ID 的最底层意味着着根对象。文档的位置由 _index、_type 和 _id 唯一标识。文档元数据:
    • _index :文档在哪存放
    • _type : 文档表示的对象类别
    • _id :文档唯一标识
  • 索引(Index)

    索引,用于区分文档成组,即分到一组的文档集合。索引,用于存储文档和使文档可被搜索。比如项目索引命名为 project ,交易索引命名为 trade 等。
  • 类型(Type)

    类型,用于区分索引中的文档,即在索引中对数据逻辑分区。比如设计项目分为 ui 、 ux 有有哪些类型。须要插进该类目进行区分。但一般操作,很少用到只有繁复的。

可见, _index 索引的重要性。避免某个索引存储不相关的数据。

二、ES 集群

ES 集群搭建,文章而是我。我这边为甚让一一列举了。先看 ES 集群分布式图

集群(Cluster)

跟服务器集群这名,多个 ElasticSearch 运行实例(节点 Node)的组合体是 ElasticSearch 集群。

ElasticSearch 是火山玻璃分布式的,须要通过水平扩容为集群加进更多节点。

ElasticSearch 集群是去中心化的,只兩个主节点(Master)。为甚让主节点是动态选举,为甚让不需要经常出现单点故障。

那节点是有哪些?

节点(Node)

里边说过,一个 ElasticSearch 运行实例为甚让节点。任何节点须要被选举成为主节点。主节点负责集群内而是我变更,比如文档的增加、删除等。而是我集群不需要意味着着主节点流量的增大成为瓶颈。意味着着任何节点一定会成为主节点。

如图,P1 P2 P0 是节点内的主分片,或多或少 R 是副分片。

那分片是有哪些?

分片(Shard)

分片,是 ES 节点中最小的工作单元。分片仅保存完整篇 数据的一每项。分片包括主分片和副分片,主分片是副分片的拷贝。主分片和副分片基本只有大的区别。

意味着着是全文搜索,会查询到每个分片,为甚让将每个分片的结果进行全局地整理,并避免返回。

举个例子:比如新建了一个索引 project , 存储项目相关的数据。那具体的某个 project A 的数据会被切分,存储在不同的分片上。只有根据 project A 的 _id 怎么路由到具体的分片上呢?

分片的路由公式是事先的:

shard = hash(routing) % number_of_primary_shards
  • hash 函数生成数字,经过取余算法得到余数。余数为甚让分片的位置。
  • routing 是可变值,支持自定义。默认文档 _id
  • number_of_primary_shards 主分片的数量

三、ES 集群上业务优化

假若意味着着事先那个例子,一个索引 project , 存储项目相关的数据。项目的数量级只有大,亿量级,万亿量级。那一个大索引的查询啥的一定会经常出现瓶颈。这事先该为甚优化呢?

这事先是都是想到了,一句常说的:空间换时间。

这事先是都是也想到了,MySQL 分库

而是我大索引的拆分,也都是很难。这名分片的路由规则,根据具体业务指定即可。

这里,让我们须要定义 2000 个索引,分别名为 project_1、project_2、project_3…

为甚让在 ES 集群里边架一层简单的 proxy 。里边核心的业务路由规则须要事先:

index_id = project_id % 2000
  • project_id 项目自增 ID
  • index_id 得出来的索引对应的 ID

总结一张图:

  • ES proxy 层:做总索引和真正分索引的映射
  • ES 索引配置管理:做索引与业务的映射
  • ES 集群:为甚让里边讲的

参考资料

  • https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-index-field.html

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